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长庚核子医学集成AI 有效降低辐射吸收量

何宗颖认为,AI能够提供急重症医疗,快速查找与对比病历的功效。蔡腾辉

现代综合医学服务包括了临床的急重症救治、慢性病的长期监测、一般社会大众的健康促进。也因此,医院在各领域的医疗服务中,收集了许多资料与累积了无数诊断的经验。长庚医疗财团法人林口长庚纪念医院核子医学科医师何宗颖表示,这些都是提供人工智能学习,相当好的素材。此外,包括结合放射治疗的AI分析技术,都能够在未来有效提升放射肿瘤科的医学进展。

何宗颖表示,象是心肌梗塞的病患到院时,都要进行冠状动脉扫描,同时间可能又要对比过去的病历,包括是否有装置心导管,以及装置前后的资料分析。透过数据集成的分析效能,就能够在不使用开刀等侵入人体的医学治疗方法的同时,也降低因为反复多次X光检验,而吸收过多幅射的疑虑,进以提升医疗服务质量。

然而,AI系统的接口设定与系统更新,都需要不少专业与研发经费。同时间,也需要许多医院内外的信息人员同心协力,才有可能将医院资料的使用者接口、病患病历、影像资料等与AI技术集成在一起。何宗颖也呼吁有心想要研发医学AI技术的专业人士,研发的时间一定要提早。如果需要申请经费或是认证也一定要提早,才能在政府、医院、信息企业之间的许多流程中,抢得最佳的研发与未来提供服务的时效。

对于未来AI的预想,长庚外伤急症外科医师郑启桐则说,人工智能的运算能力,已经可以在很单一的任务当中有相当出测的表现。希望未来加载更先进的图形处理器(Graphics Processing Unit;GPU),让深度学习的效果更加显著。

未来科技有机会能够达到,病患经过X光检查后,AI系统自动传送报告给医师的同时,也会与相关系统联结,将信息传送到医学影像存档与通信系统(Picture archiving and communication system;PACS),形成一个信息快速传递与分析互通的生态系,增进医师的诊断效率与节省时间。

以现在的骨折热点分析技术为例,郑启桐认为,目前只能在单一任务上有较好的表现的AI技术,未来也能有更多突破。比方说,超越现在的单一点位的骨折热点分析,将来可以让影像更复杂骨的盆腔骨折都可以综合精准分析。此外也提到国外的AI市场观察。目前美国食品药品监督管理局( Food and Drug Administration;FDA)也已经许可藉由AI来识别手腕医学影像的临床诊断技术。

影像医学的人工智能应用,在诊断上的准确率相当重要。各医疗团队也都在努力将正确率提高。应用方面,则是由各单位自行操作。目前,长庚人工智能实验室的AI辅助髋骨骨折系统,能够以不同页面的信息,让医师了解和测试,在AI的辅助下准确度是否有提升。郑启桐说,没有AI辅助时,临床医师的准确率大约在8~9成,而放射科医师可以到95%。值得注意的是,虽然AI的准确率只有91%,但是检测敏感度比较高。医师的诊断准确率,在加上AI的辅助之后,也都有显著的提升。

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